必看！店铺数据分析如何做——九数云

一、店铺数据分析指标

店铺数据分析分为线上（电商）和线下（门店）两种，线上店铺数据分析指标有八类：

总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类指标、市场营销活动指标、风控类指标、市场竞争指标、线下（门店）数据分析指标。

二、店铺数据分析方法

1.逻辑树分析方法

逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干简单的子问题，然后像树枝那样逐步展开。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性。逻辑树分析法通常不会单独存在，经常融合在其他分析方法里面，辅助解决问题。

2.多维度拆解分析

维度拆解分析方法需要重点关注的问题是从那些维度拆解，比如上面指标分析，在客户价值指标分析时，可以把问题拆解成客户指标，新客户指标，老客户指标。可以看出，上面的指标体系都是从多维度角度在分析。

3.AARRR分析

增长黑客的海盗法则，一种以用户为中心的着眼于转化率的漏斗型的数据收集测量模型，从获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、收益(Revenue)和推荐(Referral)5 个环节。

4.PEST分析方法

PEST分析方法是对企业发展的宏观环境的分析，通常是从政策（policy）、经济（economy）、社会（society）、技术（technology）这四个方面分析公司的外部环境

5.对比分析方法

对比分析是最常见的数据分析方法，重点是弄清楚“比什么”“和谁比”和“如何比”。

比如我们要分析流量类指标，使用对比方法，就是比每日点击率，转化率，页面访问率等。

6.假设检验分析方法

假设检验分析方法分为四个步骤：发现问题—>作出假设—>收集证据—>得出结论

实际的业务分析过程中，在得出结论时，可能会引发新一轮假设检验，需要不断尝试。

7.漏斗分析方法

漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站用户行为分析和 APP 用户行为分析的流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。

8.4P营销理论

4P营销理论也经常应用在店铺数据分析中，其具体内容如下：产品（product：指企业提供给目标市场的有形与无形产品，包括产品的实体、品牌、包装、样式、服务、技术等。价格（price）：指用户购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、付款期限及各种定价方法和定价技巧等。渠道(place)：是指产品从生产企业到消费用户所经历的销售路径。普通消费品会经过代理商、批发商、商场或零售店的环节。促销（promotion）：是指企业利用各种方法来刺激用户消费，来促进销售的增长。

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